为每个数据集分配列名并将多个数据集的结果存储到各自的列表/DataFrame中

为每个数据集分配列名并将多个数据集的结果存储到各自的列表/DataFrame中，可以采用以下步骤：

1. 创建数据集：首先，根据需要的数据结构，创建多个数据集，可以使用列表或DataFrame来存储数据。
2. 分配列名：为每个数据集分配列名，列名应该能够准确描述列中存储的数据内容。可以使用DataFrame的columns属性来分配列名，或使用rename()方法对列进行重命名。
3. 执行数据操作：对每个数据集进行数据操作，例如读取、写入、过滤、排序等。
4. 存储结果：将每个数据集的结果存储到各自的列表或DataFrame中，以便后续使用。可以使用列表的append()方法将每个数据集的结果添加到列表中，或使用DataFrame的assign()方法将结果分配给另一个DataFrame。

以下是一个示例代码，演示如何实现上述步骤：

import pandas as pd

# 创建数据集
dataset1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
dataset2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 分配列名
dataset1.columns = ['Column1', 'Column2']
dataset2 = dataset2.rename(columns={'C': 'Column3', 'D': 'Column4'})

# 执行数据操作，例如合并数据集
merged_dataset = pd.concat([dataset1, dataset2], axis=1)

# 存储结果
dataset1_result = merged_dataset[['Column1', 'Column2']]
dataset2_result = merged_dataset[['Column3', 'Column4']]

在这个例子中，我们创建了两个数据集dataset1和dataset2，分别给它们分配了列名。然后，我们使用concat()函数将它们合并为一个新的数据集merged_dataset。最后，我们从merged_dataset中提取出每个数据集的结果，存储到dataset1_result和dataset2_result中。

上述代码是使用Python的pandas库来实现的，pandas提供了灵活而强大的数据结构和数据操作功能，非常适合在数据分析和处理中使用。

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